Python Tornado批量上传图片并显示功能
简介
Tornado龙卷风是一个开源的网络服务器框架，它是基于社交聚合网站FriendFeed的实时信息服务开发而来的。2007年由4名Google前软件工程师一起创办了FriendFeed，旨在使用户能够方便地跟踪好友在Facebook和Twitter等多个社交网站上的活动。结果两年后，Facebook宣布收购FriendFeed，交易价格约为5000万美元。而此时FriendFeed只有12名员工。据说这帮人后来又到了Google，搞出了现在的Google App Engine...
我们开发这个Web服务器的主要目的就是为了处理FriendFeed的实时功能 -- 在FriendFeed的应用里每个活动用户都会保持着一个服务器连接。
Tornado使FriendFeed使用的可扩展的非阻塞Web服务器及其相关工具的开源版本，这个Web框架看起来有些像web.py或 Google的webapp，不过为了更加有效地利用非阻塞服务器环境，Tornado这个Web框架还包含了一些相关的有用工具和优化。
区别
Tornado与现代主流的Web服务器框架有着明显的区别：它使非阻塞式的服务器，速度相当快。这得益于其非阻塞的方式和对epoll的运用。Tornado每秒可以处理数以千计的连接，对于实时Web服务来说Tornado确实是一个理想的Web框架。
与Node.js相同的是，Tornado也采用的是单进程单线程异步IO的网络模型，它们都可以编写异步非阻塞的程序。但由于Node.js是Google Chrome V8引擎的JS运行环境或工具包，它属于偏底层的抽象，扩展了JS编写服务器程序的能力，所以基于Node.js会由不同的Web框架。从这个角度来看Node.js和Tornado其实并不在一个层次上。
Tornado是使用Python编写的Web服务器兼Web应用框架，与主流Web服务器框架不同的是，Tornado是异步非阻塞式服务器，得益于非阻塞式和对epoll模型的运用，Tornado是实时Web服务的一个理想框架，它非常适合开发长轮询、WebSocket和需要与每个用户建立持久连接的应用。
特点
轻量级Web框架 异步非阻塞IO处理方式 Tornado采用的单进程单线程异步IO的网络模式，其高性能源于Tornado基于Linux的Epoll（UNIX为kqueue）的异步网络IO。 出色的抗负载能力 不依赖多进程或多线程 WSGI全栈替代产品 WSGI把应用（Application）和服务器（Server）结合起来，Tornado既可以是WSGI应用也可以是WSGI服务。 既是WebServer也是WebFrameworkTornado是基于Bret Taylor和其他人员为FrientFeed所开发的网络服务框架，当FriendFeed被Facebook收购后得以开源。不同于那些最多只能达到1w并发连接的传统网络服务器。Tornado在设计之初就考虑到了性能因素，旨在解决C10K问题，这样的设计使其成为一个拥有高性能的框架。
正文开始
问题描述
Python Tornado批量上传图片并显示，前后端都要显示
思路
1.文件上传
前端FormData上传，后端BytesIO解析
2.显示图片
前端FileReader读取显示，后端matplotlib显示
代码
index.html
<!DOCTYPE html><head> <title>批量上传图片并显示</title> <meta charset=’utf-8’> <script src=’https://cdn.bootcss.com/jquery/3.4.1/jquery.min.js’></script></head><body><input id=’send’ type=’file’ accept='image/png, image/jpeg' multiple><br></body><script> $(’#send’).change(function () { var files = $(’#send’)[0].files; var form = new FormData(); for (var i = 0; i < files.length; i++) { //插入form var file = files[i]; console.log(file); form.append(’files’, file); //显示图片 var fileReader = new FileReader(); fileReader.readAsDataURL(file); fileReader.onloadend = function (event) { var src = event.target.result; $(’body’).append(’<img src=’ + src + ’ width=200px>’); } } //上传 $.ajax({ type: ’POST’, url: ’/upload’, data: form, processData: false, contentType: false, success: function (response) { console.log(response) } }); })</script></html>
app.py
import tornado.webimport tornado.ioloopfrom PIL import Imagefrom io import BytesIOimport matplotlib.pyplot as pltfrom tornado.options import define, optionsdefine('port', default=8888, help='运行端口', type=int)class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.render('index.html')class UploadHandler(tornado.web.RequestHandler): def post(self): files = self.request.files[’files’] for file in files: img = file[’body’] img = Image.open(BytesIO(img)).convert(’RGB’) plt.imshow(img) plt.show()if __name__ == '__main__': app = tornado.web.Application( [ (r'/', MainHandler), (r'/upload', UploadHandler), ], ) app.listen(options.port) print('http://localhost:{}/'.format(options.port)) tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
效果
前端
后端
总结
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